避坑指南：遠(yuǎn)離具有這些特性的NFT
關(guān)于NFT，在我們的文章中一直以來都是常駐嘉賓，不止因?yàn)镹FT背后隱藏的潛力，更因?yàn)樵谶@個NFT世界里冥冥之中仿佛有一雙幕后的手，OpenSea、庫里、ERC115、視覺中國、
在2025世界機(jī)器人大會上，自變量機(jī)器人公司展出的兩款機(jī)器人引發(fā)行業(yè)關(guān)注。輪式雙臂機(jī)器人“小量”以靈巧的雙手完成香囊制作，仿人形機(jī)器人“量子2號”則通過7自由度手臂設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了捏薯片不碎、360°清潔等精細(xì)操作。這些突破性表現(xiàn)背后，是該公司自主研發(fā)的通用具身大模型WALL-A，其“一腦多用”的端到端技術(shù)使機(jī)器人具備零樣本泛化能力，標(biāo)志著機(jī)器人技術(shù)從演示階段向?qū)嵱没~進(jìn)。
自變量機(jī)器人創(chuàng)始人王潛指出，當(dāng)前人形機(jī)器人已從“動彈不了”的階段，發(fā)展到能走路、跑步、打拳甚至踢球。但真正制約其進(jìn)入工廠和家庭的核心障礙，并非機(jī)械結(jié)構(gòu)的完善程度，而是缺乏能深刻理解物理世界、自主決策的“更強(qiáng)大腦”。“沒有大腦驅(qū)動的機(jī)器人就像失去靈魂的鐵木，只能表演無法實(shí)干。”他比喻道。
針對機(jī)器人大腦技術(shù)路線的爭議，王潛明確表示，現(xiàn)有大語言模型、多模態(tài)模型或視覺語言大模型均屬于虛擬世界的基礎(chǔ)模型，無法直接應(yīng)用于物理世界。他以推門動作為例：手的接觸點(diǎn)位置、接觸時長、力的方向等參數(shù)差異，會導(dǎo)致完全不同的結(jié)果，這種隨機(jī)性是虛擬模型難以處理的。物理世界的0.1%誤差可能引發(fā)10%-20%的操作偏差，這是當(dāng)前機(jī)器人泛化能力不足的根本原因。
與傳統(tǒng)分層模型相比，自變量采用的端到端通用具身智能模型具有顯著優(yōu)勢。該模型將視覺、語言、觸覺、動作等所有模態(tài)信息統(tǒng)一處理，形成從信號輸入到動作輸出的完整閉環(huán)。實(shí)驗(yàn)顯示，搭載該模型的“小量”機(jī)器人在削蘋果時，能根據(jù)“有小孩的家庭”這一指令，主動從更高處的抽屜尋找水果刀以避免危險。而在穿衣服任務(wù)中，面對拉鏈變形等突發(fā)狀況，模型僅需少量樣本即可完成策略調(diào)整，無需重新編程。
在數(shù)據(jù)積累方面，自變量構(gòu)建了全球最大的具身智能數(shù)據(jù)集，涵蓋數(shù)萬小時的機(jī)器人操作視頻、觸覺反饋和空間定位數(shù)據(jù)。為提升數(shù)據(jù)效率，公司研發(fā)了物理準(zhǔn)確性最高的視頻生成大模型，通過切換背景、環(huán)境和接觸物理過程，將一條真實(shí)數(shù)據(jù)擴(kuò)展為成百上千條模擬數(shù)據(jù)。王潛強(qiáng)調(diào)：“數(shù)據(jù)質(zhì)量比數(shù)量更重要，擴(kuò)大數(shù)據(jù)多元性是提升模型泛化能力的關(guān)鍵。”
關(guān)于機(jī)器人能力與實(shí)際需求的匹配度，王潛坦言，當(dāng)前跑步、跳舞等運(yùn)動能力與工業(yè)、家庭場景所需的復(fù)雜操作能力存在較大差距。他以通用能力框架分析，機(jī)器人的核心競爭力在于操作維度，而非運(yùn)動或?qū)Ш健２贿^他也指出，在技術(shù)尚未完全成熟的階段，開發(fā)娛樂能力能為機(jī)器人提供情緒價值，幫助企業(yè)維持發(fā)展。
對于硬件與軟件的協(xié)同關(guān)系，王潛認(rèn)為具身智能是典型的“軟件定義硬件”領(lǐng)域。他透露，自變量正根據(jù)模型進(jìn)化需求重新定義硬件標(biāo)準(zhǔn)，確保機(jī)械結(jié)構(gòu)能充分釋放大腦潛力。這種軟硬協(xié)同的研發(fā)模式，或?qū)⒊蔀槲磥頇C(jī)器人產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。
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